人工智慧（AI）正變得越來越智能化。機器學習模型存儲的大量資料庫，使您的AI能夠在各種場景情況下識別、理解和預測的功能更加全面和敏捷。

感知周圍世界的圖像識別有助於計算機視覺準確地識別事物。沒有圖像識別，就不可能檢測或識別物體。由於圖像識別對於計算機視覺至關重要，因此我們需要更深入地了解這一點。

什麼是AI圖像識別？

作為計算機視覺的一部分，圖像識別是一種通過檢測和分析圖像來識別自然環境中可見的物體，位置，人物或事物的藝術。最終，主要目的仍然是像人類大腦那樣感知物體。圖像識別旨在檢測和分析所有這些事物，並從這種分析中得出結論。

但是，計算機視覺是一個更廣泛的術語，包括收集，分析和處理從現實世界到機器的數據的方法。圖像識別分析圖像的每個像素，以提取與人類相似的有用信息。人工智慧相機可以檢測和識別通過計算機視覺訓練開發的各種物體。

AI圖像識別如何工作？

人類使用自然神經網路識別圖像，這有助於他們識別從過去的經驗中學到的圖像中的對象。同樣，人工神經網路可幫助機器識別圖像。

在AI神經網路中，有多層神經元可以相互影響。神經網路的結構和體系結構的複雜性取決於所需信息的類型。圖像識別比您想像的要複雜得多，因為涉及到諸如深度學習，神經網路和複雜的圖像識別演算法之類的各種事物，使得機器實現這一目標成為可能。

如何訓練AI識別圖像？

為了使通過機器的圖像識別成為可能，我們需要訓練可以學習和預測準確結果的演算法。讓我們舉個例子–如果看貓的圖像，可以很容易地看出它是貓，但是圖像識別演算法的工作原理卻有所不同。

由於具有相似的屬性，機器可以看到它的75％的貓，10％的狗和5％的動物，就像其他類似動物的動物一樣，這被稱為置信度得分。為了準確地預測目標，機器必須了解確切看到的東西，然後與先前的訓練進行比較以進行最終預測。

人工智慧圖像識別中的神經網路

機器以不同於人的方式可視化和分析圖像中的視覺內容。與人類相比，機器將圖像視為由像素或通過矢量組合而成的光柵。卷積神經網路可以幫助機器明確地解釋圖像中發生的事情，從而完成這項任務。

卷積神經網路目前正在協助AI識別圖像。但問題是如何使AI識別各種圖像。答案是，這些圖像將使用正確的數據標記技術進行注釋，以生成高質量的訓練數據集。

AI如何識別圖像？

在識別圖像時，各個方面都考慮了幫助AI識別感興趣的對象。讓我們找出在圖像識別中如何識別事物類型以及什麼類型。

面部識別

AI識別人臉是最好的例子之一，其中人臉識別系統會映射人臉的各種屬性。並且在收集了此類信息之後，進行同樣的處理以從資料庫中發現匹配項。

如今，智能手機製造商正在使用面部識別系統為電話用戶提供安全保護。他們可以將手機或各種應用程序解鎖到設備中。但是，您的隱私可能會受到損害，因為您的數據可能會被收集而無需您擔心。

但是目前，這些問題將通過通過地標標註生成的用於面部識別的更多改進數據集來解決。

物體識別

進行圖像識別以識別該圖像中的關注對象。視覺搜索技術的工作原理是識別圖像中的對象，然後在網路上尋找它們。

文字檢測

文本檢測對於OCR轉錄很有用，在OCR轉錄中，從圖像中提取文本並提供給其他用戶（如文本分類或文本注釋）使用，以創建用於基於NLP的機器學習模型開發的數據集。

模式識別

類似地，為了識別圖片中的特定圖案，使用圖像識別。像在各種情況下執行的面部表情，紋理或身體動作。

用於AI模型的物體識別的圖像標註。

藉助數據標記服務，使對象識別成為可能。人工注釋者花費時間和精力手動注釋每個圖像，從而產生了大量的數據集。機器學習演算法需要大量的訓練數據中的大部分來訓練模型。

儘管在無監督機器學習中沒有這樣的要求，但是在沒有標記數據集的有監督機器學習中，不可能開發AI模型。而且，如果您希望圖像識別演算法能夠準確預測，則需要標記數據。

在數據注釋中，使用為每個圖像分配特定類別的各種圖像注釋技術來注釋數千個圖像。通常，大多數AI公司不會花費他們的勞動力或部署此類資源來生成標記的培訓數據集。

外包是一種以較低的成本讓敬業的專家完成此類工作的好方法。參與數據標註的公司可以更好地幫助AI公司節省培訓內部標籤團隊的成本以及其他資源的支出。

可思數據是提供用於機器學習和深度學習的高質量訓練數據集的行業領導者。它與知名客戶合作，為計算機視覺和基於NLP的AI模型開發提供數據注釋。

通過國際數據安全標準認證的世界一流基礎架構，可思數據提供了一個出色的平台來獲取不同行業的數據集。通過使用完全可擴展的解決方案，它可以與協作方法一起使用，從而使AI在各種未知領域中成為可能。